山西公布呂儒遺址發掘成果 夏商周「三代遺存」揭秘鹽湖畔先民生活
2025-11-06 02:01 6,934次浏览福建連城8月8日電 (黃水林 江鈺婷)8月7日晚，福建省龍巖市連城縣四角井歷史文化街區化身非遺與潮流交融的奇幻舞臺，以「夏夜星河」為主題的非遺奇妙夜精彩上演，為市民遊客獻上了一場跨越時空的文化盛宴，更成為海峽兩岸青少年情感共鳴的紐帶。 8月7日晚，福建省龍巖市連城縣四角井歷史文化街區化身非遺與潮流交融的奇幻舞臺，以「夏夜星河」為主題的非遺奇妙夜精彩上演。連城縣融媒體中心供圖 本次非遺奇妙夜活動為期三天，以「星河」為靈感紐帶，巧妙串聯無人機光影秀、國潮巡遊、非遺展演等多元體驗。夜色為幕，圓月作證，800架無人機精準編隊，生動勾勒出冠豸山、姑田大龍、培田古村落等連城文化地標，以及棒球少年揮棒的動感瞬間，實現科技光影與傳統意象的夢幻共舞，引得市民遊客紛紛舉起手機，驚嘆聲此起彼伏。 「這次活動太熱鬧啦，徹底顛覆了我對『非遺』的印象，時尚浪漫又有文化底蘊，這趟出遊太值啦！」遊客魏雯慧讚嘆道。隨著巡遊的鼓點響起，街區化作流動的星河。高蹺花仙踏月而行、國潮快閃驟然起舞、「十二花仙」緩緩走過。 隨著巡遊的鼓點響起，街區化作流動的星河。高蹺花仙踏月而行、國潮快閃驟然起舞、「十二花仙」緩緩走過。連城縣融媒體中心供圖 威武霸氣的姑田遊大龍攜著萌趣十足的兒童版遊龍齊聚登場，更讓人動容。參加第六屆海峽兩岸(連城)青少年棒球文化嘉年華的棒球少年，齊心協作抬龍前行，在歡聲笑語中感受非遺魅力，場面溫馨而美好。 「第一次抬這麼長的龍，臺灣的龍是縫製的，這裡的龍是畫出來的，特別美！」臺灣彰化紅不讓少棒隊隊員難掩興奮；連城小蓮蓬少棒隊隊員則感慨道：「賽場上我們是對手，抬龍時手心相貼，又像是認識了很久的朋友。」 威武霸氣的姑田遊大龍攜著萌趣十足的兒童版遊龍齊聚登場，更讓人動容。連城縣融媒體中心供圖 動態巡遊未停，靜態展演已在街角綻放光彩。整個街區化身露天劇場，隨處可見非遺煥新演繹古今交融的篇章。龍巖漢劇團傾情獻藝、提線木偶靈巧起舞、電聲樂隊奏響新韻。此外，打鐵花、「飛天鳳凰」光影流動，水幕秀與牆幕秀投射出大龍傳說、古村落的故事。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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